，对关联后的数据进行另外存储。...选择parquet的内在因素 下面通过对比parquet和csv，说说parquet自身都有哪些优势 csv在hdfs上存储的大小与实际文件大小一样。若考虑副本，则为实际文件大小*副本数目。...若我们在hdfs上存储3份，压缩比仍达到4、9、6倍 分区过滤与列修剪 分区过滤 parquet结合spark，可以完美的实现支持分区过滤。如，需要某个产品某段时间的数据，则hdfs只取这个文件夹。...B、之所以没有验证csv进行对比，是因为当200多G，每条记录为120字段时，csv读取一个字段算个count就直接lost excuter了。...分区过滤和列修剪可以帮助我们大幅节省磁盘IO。以减轻对服务器的压力。 如果你的数据字段非常多，但实际应用中，每个业务仅读取其中少量字段，parquet将是一个非常好的选择。
注意： 1. student.csv 文件内容中：数据类型、数据列数、列数之间的分隔符要与 hdfs 中 student 表定义的一一对应。 2....在这种情况下，我们可以采用创建分区表的方法来创建 login_record 表，以日期对login_record 表进行分区，不同日期的日志信息存储到不同的日期分区中。...在查询时可指定日期分区来进行查询，可以有效提高查询效率。...简言之，分区表是指在系统上建立文件夹，把不同维度的分类数据放在不同文件夹下面，查询时通过 where 子句过滤，只对指定目录下的内容进行查询，加快查询速度。...分区字段形式上存在于数据表中，在查询时会显示到客户端上，但并不真正的存储在数据表文件中，是所谓伪列。 因此，千万不要以为是对属性表中真正存在的列按照属性值的异同进行分区。
PXF支持的HDFS文件格式 PXF HDFS插件支持对以下两种文件格式的读取： comma-separated value（.csv）或其它固定分隔符的平面文本文件。...FORMAT 'CSV' 当hdfs-file>指向一个单行或多行的逗号分隔值（CSV）平面文件时，使用该关键字。 FORMAT 'CUSTOM' Avro文件使用该关键字。...因为PXF将换行符作为行分隔符，所以当数据中含有换行符时需要用HdfsTextMulti进行特殊处理。...已经测试了PXF对HDFS的访问。 1. PXF与JSON文件协同工作 JSON是一种基于文本的数据交换格式，其数据通常存储在一个以.json为后缀的文件中。...FORMAT 'CSV' 当hdfs-file>指向一个单行或多行的逗号分隔值（CSV）平面文件时，使用该关键字。
，适合存储大量数据 查看表结构： desc music_charts; desc formatted music_charts; 使用分区表 为了提高查询效率，张三可以根据实际需求对音乐榜单数据进行分区...例如，可以按照年份进行分区： CREATE TABLE partitioned_music_charts ( id INT, title STRING, artist STRING...： show partitions partitioned_music_charts; 这样，Hive会根据分区字段的值将数据存储在相应的目录下，查询时也可以只扫描指定的分区，从而提高查询速度。.../data'; 这样，Hive会直接读取HDFS中指定路径下的数据，而不会将其存储在Hive的默认仓库中。...：导出的数据中每一列上都使用引号引起来，所以第一列和第五列可以使用awk脚本来处理去掉引号，此处略去该操作过程 步骤 5: 在Hive中加载数据 此处可以尝试将csv文件导入到HDFS中，然后在Hive
2.1 读取CSV文件 自动推断类型读取读取示例： spark.read.format("csv") .option("header", "false") // 文件中的第一行是否为列的名称...").show(5) 需要注意的是：默认不支持一条数据记录跨越多行 (如下)，可以通过配置 multiLine 为 true 来进行更改，其默认值为 false。...numPartitions 指定读取数据的并行度： option("numPartitions", 10) 在这里，除了可以指定分区外，还可以设置上界和下界，任何小于下界的值都会被分配在第一个分区中，...这意味着当您从一个包含多个文件的文件夹中读取数据时，这些文件中的每一个都将成为 DataFrame 中的一个分区，并由可用的 Executors 并行读取。...8.2 并行写 写入的文件或数据的数量取决于写入数据时 DataFrame 拥有的分区数量。默认情况下，每个数据分区写一个文件。
从启用 Sentry 的集群进行 HDFS 复制 在启用 Sentry 的源集群上运行 HDFS 复制策略时，复制策略可以复制文件和表及其权限。...错误处理- 您可以选择以下内容： 跳过校验和检查- 是否跳过对复制文件的校验和检查。如果选中，则不会验证校验和。默认情况下检查校验和。...在从 CDH 集群复制到 CDP-PVC BASE 时，建议 定义HDFS目标路径。如果未定义 HDFS 目标路径且 复制 HDFS 文件 设置为 true，则使用原始源名称复制数据。...配置加密区域时，您还可以配置密钥管理服务器 (KMS) 来管理加密密钥。在复制过程中，当密钥从源集群传输到目标集群时，Cloudera Manager 使用 TLS/SSL 对它们进行加密。...即使源目录和目标目录都在加密区域中，数据在从源集群读取时会被解密（使用源加密区域的密钥），并在写入目标集群时再次加密（使用密钥）用于目标加密区域）。
3，输入路径目录的递归遍历 对于基于文件的输入，当输入路径是目录时，默认情况下不嵌套嵌套文件。相反，仅读取基本目录中的文件，而忽略嵌套文件。...在输入对象发出后读取是非线程安全的 读取输出对象 给予收集器或作为方法结果返回的对象可能会更改其值。 读取输出对象是不安全的。 修改输出对象 您可以在对象发出后修改对象并再次发出。...读取输出对象 给予收集器或作为方法结果返回的对象可能会更改其值。 读取输出对象是不安全的。 修改输出对象 您可以修改输出对象并再次发出。...优化器使用该信息来推断功能是否保留诸如排序或分区之类的数据属性。...例如，在指定读取字段信息时，必须将在条件语句中评估或用于计算的字段标记为已读。只有未经修改的字段转发到输出，而不评估其值或根本不被访问的字段不被视为被读取。 重要信息：读取字段信息的规范是可选的。
通过为大型数据集提供强大的下载 API，新引擎可以做到这一点。这个 API 允许用户可以选择将 SQL 结果以 Parquet 或 CSV 格式保存到 HDFS，然后用户可以直接下载原始数据到客户端。...处理时需要多次读取的重复分区。...进行多次调用，包括读取页脚、获取文件状态、读取文件内容等。...如果文件位于共享的 HDFS 中，数据读取会成为 SQL 执行的瓶颈。因此 eBay 开发了多线程文件扫描功能。如果任务需要扫描多个文件，那么可以将多个线程配置为扫描。...在下面的图 3 中，你可以看到示例说明： 图 3 除了上述特性和策略外，还通过调度器更改、驱动程序中的锁优化、物化视图和范围分区，对查询性能进行了许多其他改进。
读写模式 Hive为读时模式，数据的验证则是在查询时进行的，这有利于大数据集的导入，读时模式使数据的加载非常迅速，数据的加载仅是文件复制或移动。MySQL为写时模式，数据在写入数据库时对照模式检查。...内部表的数据，会存放在HDFS中的特定的位置中，可以通过配置文件指定。当删除表时，数据文件也会一并删除。适用于临时创建的中间表。 外部表： 指向已经存在的HDFS数据，删除时只删除元数据信息。...分桶表： 对数据进行hash，放到不同文件存储，方便抽样和join查询。可以将内部表，外部表和分区表进一步组织成桶表，可以将表的列通过Hash算法进一步分解成不同的文件存储。...TextFile是默认的存储格式，通过简单的分隔符可以对csv等类型的文件进行解析。但实际应用中通常都是使用OrcFile格式，因为ORCFile是列式存储格式，更加适合大数据查询的场景。...Orc列式存储优点： 查询时只需要读取查询所涉及的列，降低IO消耗，同时保存每一列统计信息，实现部分谓词下推 每列数据类型一致，可针对不同的数据类型采用其高效的压缩算法 列式存储格式假设数据不会发生改变
当你对所有年龄>18的用户在上述1GB文件上执行查询时，将会有“8个映射”函数并行运行，以在其128MB拆分文件中提取年龄>18的用户，然后“reduce”函数将运行以将所有单独的输出组合成单个最终结果...这意味着未处理（也称为原始）的数据可以被加载到HDFS，其具有基于处理应用的需求在处理之时应用的结构。这与“Schema-On-Write”不同，后者用于需要在加载数据之前在RDBM中定义模式。 ...存储数据 数据可以存储在HDFS或NoSQL数据库，如HBase。HDFS针对顺序访问和“一次写入和多次读取”的使用模式进行了优化。HDFS具有很高的读写速率，因为它可以将I/O并行到多个驱动器。...在Hadoop中使用CSV文件时，不包括页眉或页脚行。文件的每一行都应包含记录。CSV文件对模式评估的支持是有限的，因为新字段只能附加到记录的结尾，并且现有字段不能受到限制。...CSV文件不支持块压缩，因此压缩CSV文件会有明显的读取性能成本。 JSON文件JSON记录与JSON文件不同；每一行都是其JSON记录。
3.3、弹性： 3.3.1、存储的弹性，RDD 的数据可以在内存和磁盘进行自动切换，对用户透明。 ...13、键值对 RDD 的数据分区 hash 分区：对于给定的 key，计算其 hashCode，并除于分区的个数取余，容易造成数据倾斜。 ...（2）JSON 文件或者 CSV 文件： 这种有格式的文件的输入和输出还是通过文本文件的输入和输出来支持的，Spark Core 没有内置对 JSON 文件和 CSV 文件的解析和反解析功能，这个解析功能是需要用户自己根据需求来定制的...注意：针对于 HDFS 中的文件 block 数为 1，那么 Spark 设定了最小的读取 partition 数为 2。...如果 HDFS 中的文件 block 数为大于 1，比如 block 数为 5，那么 Spark 的读取 partition 数为 5。
groupByKey：groupByKey 也是对每个 key 进行操作，但只生成 一个 sequence。...glom:将每一个分区形成一个数组，形成新的 RDD 类型时 RDD[Array[T]] subtract:计算差的一种函数去除两个 RDD 中相同的 元素，不同的 RDD 将保留下来 mapValues...sequencefile 的格式保存到指定的目录 下，可以使 HDFS 或者其他 Hadoop 支 持的文件系统。...数据读取与保存主要方式(Shell) 文本文件输入输出 val rdd1 =sc.textFile("hdfs://Master:9000/cbeann/README.txt") rdd.saveAsTextFile...("hdfs://Master:9000/cbeann/README2.txt") JSON 、CSV文件输入输出(Shell) 先通过文本文件读入，然后通过fastjson等第三方库解析字符串为自定义的类型
，发现删除内部表之后，所有的内容全部删除 4、外部表操作 在创建表的时候可以指定external关键字创建外部表,外部表对应的文件存储在location指定的hdfs目录下,向该目录添加新文件的同时，该表也会读取到该文件...分区可以理解为分类，通过分类把不同类型的数据放到不同的目录下。 分类的标准就是分区字段，可以一个，也可以多个。 分区表的意义在于优化查询。查询时尽量利用分区字段。如果不使用分区字段，就会全部扫描。...(month = '202010'); 注意：添加分区之后就可以在hdfs文件系统当中看到表下面多了一个文件夹 删除分区 alter table score drop partition(month =... '202010'); 7、分桶表 分桶就是将数据划分到不同的文件，其实就是MapReduce的分区 1、基本操作 将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去，说白了就是将数据按照字段进行划分...，可以将数据按照字段划分到多个文件当中去 开启hive的桶表功能(如果执行该命令报错，表示这个版本的Hive已经自动开启了分桶功能，则直接进行下一步) set hive.enforce.bucketing
在此问题中，首先解释NAS和HDFS，然后比较它们的功能，如下所示： 网络附加存储（NAS）是连接到计算机网络的文件级计算机数据存储服务器，可提供对异构客户端组的数据访问。...10.两个客户端尝试访问HDFS中的同一文件时会发生什么？ HDFS仅支持独占写入。 当第一个客户端联系“ NameNode”以打开文件进行写入时，“ NameNode”将租约授予客户端以创建此文件。...HDFS的容错能力如何？ 通过HDFS存储数据时，NameNode会将数据复制到多个DataNode。默认复制因子为3。您可以根据需要更改配置因子。...“ RecordReader”类从其源加载数据，并将其转换为适合“ Mapper”任务读取的（键，值）对。“ RecordReader”实例由“输入格式”定义。...“ Hive”使用“ SerDe”（和“ FileFormat”）读取和写入表的行。 39.默认的“ Hive Metastore”是否可以同时被多个用户（进程）使用？
Spark 读取文件分区的核心原理 本质上，Spark 是利用了 Hadoop 的底层对数据进行分区的 API（InputFormat）： public abstract class InputFormat...Split，在 RDD 构造阶段，只是判断是否可 Split（如果参数异常一定在此阶段报出异常），并且 Split 后每个 InputSplit 都是一个分区。...文件并指定分隔符 vallines = sc.textFile("/path/user_info.csv").map(_.split(",")) //将表结构和数据关联起来，把读入的数据user.csv...NOSQL 数据库：Hbase，MongoDB SparkSQL Flow TextFile Source textfile 为读取文本文件，把文本文件每行按照 delimiter 指定的字符进行切分...接收必须的参数 –f，可选的参数为支持 Kerberos 认证的租户名称principal，和其认证需要的密钥文件。
数据集最初是从某些来源创建的（例如，通过读取文件或从本地集合创建）。结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入（分布式）文件或标准输出（例如命令行终端）。...DataSet result = in.partitionCustom(Partitioner partitioner, key) Sort Partition 本地按指定顺序对指定字段上的数据集的所有分区进行排序...基于文件的： readTextFile(path)/ TextInputFormat- 按行读取文件并将其作为字符串返回。...收集数据源和接收器 通过创建输入文件和读取输出文件来完成分析程序的输入并检查其输出是很麻烦的。Flink具有特殊的数据源和接收器，由Java集合支持以简化测试。...一旦程序经过测试，源和接收器可以很容易地被读取/写入外部数据存储（如HDFS）的源和接收器替换。 在开发中，我们经常直接使用接收器对数据源进行接收。
数据集最初是从某些来源创建的（例如，通过读取文件或从本地集合创建）。结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入（分布式）文件或标准输出（例如命令行终端）。...DataSet result = in.partitionCustom(Partitioner partitioner, key)Sort Partition本地按指定顺序对指定字段上的数据集的所有分区进行排序...基于文件的：readTextFile(path)/ TextInputFormat- 按行读取文件并将其作为字符串返回。...necessary to// manually provide the type information as shown in the examples above.收集数据源和接收器----通过创建输入文件和读取输出文件来完成分析程序的输入并检查其输出是很麻烦的...一旦程序经过测试，源和接收器可以很容易地被读取/写入外部数据存储（如HDFS）的源和接收器替换。在开发中，我们经常直接使用接收器对数据源进行接收。
文件上传HDFS的时候，Client将文件切分成一个一个的Block，然后进行存储； （2）与NameNode交互，获取文件的位置信息； （3）与DataNode交互，读取或者写入数据； ...HDFS写入流程 1）客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。 ...2）NameNode返回是否可以上传。 3）客户端请求第一个 block上传到哪几个datanode服务器上。 ...；环形缓冲区默认大小100m，环形缓冲区达到80%时，进行溢写；溢写前对数据进行排序，排序按照对key的索引进行字典顺序排序，排序的手段快排；溢写产生大量溢写文件，需要对溢写文件进行归并排序；对溢写的文件也可以进行...如果用户设置了Combiner，则写入文件之前，对每个分区中的数据进行一次聚集操作。
对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以，可以大大较少JOIN的数据量。 （2）使取样（sampling）更高效。...最常用的一种思想就是分治，我们可以把大的文件切割划分成一个个的小的文件，这样每次操作一个小的文件就会很容易了，同样的道理，在hive当中也是支持这种思想的，就是我们可以把大的数据，按照每天，或者每小时进行切分成一个个的小的文件...= '201803'); 注意：添加分区之后就可以在hdfs文件系统当中看到表下面多了一个文件夹 删除分区 alter table score drop partition(month = '201806...'); 外部分区表综合练习： 需求描述：现在有一个文件score.csv文件，存放在集群的这个目录下/scoredatas/month=201806，这个文件每天都会生成，存放到对应的日期文件夹下面去...hdfs dfs -put score.csv /scoredatas/month=201806/ 创建外部分区表，并指定文件数据存放目录 create external table score4(s_id
假设有 hive 表：test_student，按照其字段 s_id 属性分为 3 个桶，那么就是对 s_id 属性值的 hash 值对 3 取模，按照取模结果对数据分桶。...1.2 数据分桶的意义 在处理大规模数据集时，在开发和修改查询阶段，可以使用整个数据集的一部分进行抽样测试查询、修改，提高开发效率； 解决单个表文件数据量过大的问题； 分桶表数据进行抽样和 JOIN 时可以提高...Hive 分区表与分桶表的异同点 相同点 1. 分区和分桶都是对数据进行更细粒度的处理，便于数据的管理和开发效率的提升。 2. 都有固定且特有的关键字用于指定是否是分区表或分桶表。...分桶表：是相对分区进行更细粒度的划分，形式上可以理解为将一个文件的内容按照规则划分成多个文件进行存储，类似于文件。...（因为数据已经按照分桶字段进行了 hash 散列）； 分桶表数据进行抽样和 join 时可以提高 MapReduce 程序效率； end
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